Apache Druid是一个分布式内存实时分析系统，用于解决如何在大规模数据集下快速的、交互式的查询和分析问题。
基本特点
Apache Druid具有如下特点：
支持亚秒级的交互式查询。例如，多维过滤、Ad-hoc的属性分组和快速聚合数据。
支持实时的数据消费。
支持多租户同时在线查询。
支持PB级数据、千亿级事件快速处理，支持每秒数千查询并发。
支持高可用，并且滚动升级。
应用场景
实时数据分析是Apache Druid最典型的使用场景。该场景涵盖的面很广，例如：
实时指标监控
推荐模型
广告平台
搜索模型
Apache Druid架构
Apache Druid拥有优秀的架构设计，多个组件协同工作，共同完成数据从摄取到索引、存储和查询等一系列流程。
Druid工作层（数据索引以及查询）包含以下组件：
Realtime组件负责数据的实时摄入。
Broker组件负责查询任务的分发以及查询结果的汇总，并将结果返回给用户。
Historical组件负责索引后的历史数据的存储，数据存储在deep storage。Deep storage可以是本地，也可以是HDFS等分布式文件系统。
Indexing service包含以下两个组件：
Overlord组件负责索引任务的管理、分发。
MiddleManager负责索引任务的具体执行。
Druid segments（Druid索引文件）管理层涉及以下组件：
Zookeeper：负责存储集群的状态以及作为服务发现组件。例如集群的拓扑信息、overlord leader的选举、indexing task的管理等。
Coordinator：负责segments的管理。例如segments下载、删除以及如何在historical之间做均衡等。
Metadata storage：负责存储segments的元信息，以及管理集群各种各样的持久化或临时性数据。例如配置信息、审计信息等。
E-MapReduce增强型Druid
E-MapReduce Druid基于Apache Druid做了大量的改进，包括与E-MapReduce和阿里云周边生态的集成、方便的监控与运维支持、易用的产品接口等，实现即买即用和7*24免运维。
E-MapReduce Druid目前支持的特性如下所示：
支持以OSS作为deep storage。
支持将OSS文件作为批量索引的数据来源。
支持从日志服务（Log Service）流式地索引数据（类似于Kafka），并提供高可靠保证和exactly-once语义。
支持将元数据存储到RDS。
集成了Superset工具。
方便地扩容和缩容（缩容针对Task节点）。
丰富的监控指标和告警规则。
故障迁移。
具有高安全性。
支持HA。